How Far Will Managers Go to Look Like a Good Steward? An Examination of Preferences for Trustworthiness and Honesty in Managerial Reporting†
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Growing calls for expanded disclosure on managerial stewardship raise important questions about how finer (i.e., disaggregated) reporting, when paired with discretion over classification, will influence managerial behavior. To study this question, we develop an investment game in which, if the investor chooses to invest, the manager privately observes production costs, chooses their personal pay, and provides a cost report in one of three reporting regimes: aggregated, disaggregated without discretion, or disaggregated with discretion. In Experiment 1, as predicted, managers report lower personal pay under both disaggregated regimes than what they consume under the aggregated regime. Yet, when disaggregated reports allow for discretion, managers misclassify personal pay as production costs to such an extent that their actual consumption is no different than in the aggregated condition. In Experiment 2, we allow managers to choose either an aggregated report or a disaggregated report with discretion. We find that, rather than remaining silent, the vast majority of managers still prefer the opportunity to report on their pay explicitly so that they can use their reporting discretion to appear trustworthy, despite not actually being so. In summary, our evidence suggests a strong weight of preferences for appearing trustworthy in the managers' utility function, a much lower weight for actually being trustworthy, and little evidence that preferences for being honest are strong enough for discretionary disaggregated reporting to curb agency costs. In other words, whether disaggregation can reduce agency costs will depend on managers' reporting discretion. Our findings have important implications for control system designers, financial and sustainability accounting standard setters, and regulators.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».